基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

随机多址访问协议中最优帧模式的混合遗传算法

在随机接入协议中 ,竞争时隙与预约时隙在一帧中的相对位置 (帧模式 )对系统的吞吐量有很大的影响 .利用混合遗传算法搜索出不同业务量下的最优帧模式 ,提高了系统的吞吐量 .     

中,小规模集散控制系统（DCS）测试方法介绍

集散控制系统DCS 是四C 技术即计算机computer 控制器controller 通信communication和CRT 显示技术相结合的产物它采用组合组装式结构组成系统在软件系统的控制下实现工程大系统的综合自动化及信息化网络化管理DCS 是一种典型的分级分布式控制结构依据有无管理计算机一般是小型机监控和操作站级可将其划分为大中小三种规模大规模DCS 包括管理级监控和操作站级举通信装置和基本控制器级中规模DCS则不包括管理级小规模DCS 只包括带通信装置的基本控制器一级及具有协调功能的上位机典型的DCS 组成框图如图一所示控制器 采集器 控制器…     

发电机转子滴浸工艺过程微机控制系统的设计

本文介绍了发电机转子滴浸工艺过程微机控制系统的设计思想和设计方法。该系统与滴浸装置配套实现了发电机转子滴浸过程中温度的在线检测和实时控制。实际运行表明,设计是成功的。     

基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类 ,在保证足够识别率的前提下 ,减少训练时间方面取得了较好效果 .仿真实验结果证明了此方法的有效性 .     

基于神经网络的模糊控制器

提出一种基于神经网络的模糊控制器。它可以把模糊控制的控制规则转化为多层前向神经网络的一对输入、输出样本。用Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法对网络进行训练,使得网络记忆这些样本,并将这些样本以权值矩阵的形式存储的网络中。网络以”联想记忆“的形式来使用获得的经验对对象实施控制。知道了被控对象少量的定性知识,就可以用这种方法控制对象的行为,这种控制方案可用于对受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞     

微机在疲劳裂纹扩展研究中的应用

本文根据最小二乘法曲线拟合原理编制了一个简单的使一个二次多项式适合于2n+1个相继数据点并适合于计算 TBS 的 Paris 并系的 Basic 程序.该程序的应用提高了疲劳裂纹扩展研究中数据处理的度和可靠性.     

相位控制串联谐振逆变器研究

提出一种以串联谐振并联输出进行 DC- AC功率变换 ,以控制两个逆变器谐振电压相位差来调节输出电压的逆变器结构 ;分析了该逆变器的工作原理、特性及 IGBT驱动保护要求 ;给出了实验波形 .结果表明该逆变器具有软开关特性、宽电压调节范围和好的正弦波形等特点 ,已应用于直流高压电源中     

非线性系统的神经网络自学习控制

提出了一种对非线性系统的神经网络自学习控制方法,基于逆动力学控制的思想,构造了神经网络结构一致的控制器和辩识器。辨识器采用多层前向网络结构和广义Ｄｅｌｔａ学习规则算法实现了对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过在线动态传递权值给神经网络控制器的方法实现了神经网络辨识器的神经网络控制器的有机结合,从而使整个控制系统具有很强的自适应和自学习能力,所提出的控制方案可适用于不含滞后环节和包含滞后环节的非线性     

实际意义下n—D单边矩阵方程的求解

针对Agathoklis等人提出的具有实际意义的n维（n-Dimensional）离散系统，给出了n-D矩阵方程有解的充要条件及相应的求解算法，并给出算例加以说明。